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数据滤波以获得滤除噪声高的数据。

专有领域数据过滤

评估多模态大型语言模型（MLLMs）在乳腺癌任务中的表现。

乳腺癌基准测试 MLLM

该项目旨在经验性地验证一个假设，即增加训练数据量显著提升了病理学特定基础模型的性能能力，特别是那些整合了视觉和语言理解的模型。

缩放视觉-语言模型

基于CLAM的现有能力对WSI图片进行弱监督-少样本的标注。

标注 CLAM CLIP

基于知识库增强的病理学CLIP致力于解决病理学基础模型在不同病理学领域性能变化的问题。

知识图谱 CLIP MLLM

我们的研究专注于构建一个全面的基准来评估其性能。

乳腺癌基准测试 MLLM

一个新颖的、公平且基于质量的数据市场FQora

数据市场平衡帕累托优化目标优化问题

利用大型语言模型（LLM）对私有病理数据进行深度挖掘与分析，通过构建精细化的知识图谱，整合病理学领域内的丰富信息。

知识图谱 MLLM

Academics | The Hong Kong University of Science and Technology